High dosage of zinc modulates T-cells in a time-dependent manner within porcine gut-associated lymphatic tissue
Notice bibliographique
Résumé
Zn serves as a powerful feed additive to reduce post-weaning diarrhoea in pigs. However, the mechanisms responsible for Zn-associated effects on the adaptive immune responses following feeding of a very high dosage of Zn remain elusive. In this study, we examined the T-cell response in gut-associated lymphatic tissues of seventy-two weaned piglets. Piglets received diets with 57 mg Zn/kg (low Zn concentration, LZn), 164 mg Zn/kg (medium Zn concentration, MZn) or 2425 mg Zn/kg (high Zn concentration, HZn) mg Zn/kg feed for 1, 2 or 4 weeks. We observed that feeding the HZn diet for 1 week increased the level of activated T-helper cells (CD4+ and CD8α dim) compared with feeding MZn and LZn (P<0·05). In addition, we observed higher transcript amounts of interferon γ and T-box 21 (TBET) in the HZn group compared with the MZn and LZn groups (P<0·05). A gene set enrichment analysis revealed an over-representation of genes associated with 'cytokine signalling in immune system'. Remarkably, feeding of a very high Zn dosage led to a switch in the immune response after 2 weeks. We detected higher relative cell counts of CD4+CD25high regulatory T-helper cells (P<0·05) and a higher expression of forkhead box P3 (FOXP3) transcripts (P<0·05). After 4 weeks of feeding a high-dosage Zn diet, the relative CD4+ T-cell count (P<0·05) and the relative CD8β + T-cell count (P<0·1) were reduced compared with the MZn group. We hypothesise that after 1 week the cellular T-helper 1 response is switched on and after 2 weeks it is switched off, leading to decreased numbers of T-cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».